Investigating the Relationship Between Country Competitiveness and Financial Market Development in Times of Crisis
Notice bibliographique
Résumé
A country’s competitiveness depends on many factors related to general governance, effectiveness of markets, social development, and business perspectives. The role of financial markets for economic growth has been the subject of many scientific studies; most of them concluded that a well-developed financial system should improve the efficiency of financing decisions, favouring a better allocation of resources and thereby economic growth. The financial crisis that started in the summer of 2007 is still testing the strength of the global economic system. It started in the financial sector, but is now having an important impact on the real economy. The aim of this paper is to investigate the relationship between a country’s financial market development and its competitiveness in particular in times of crisis, with the use of a series of econometric models. We find evidence that financial market development is affected (with the anticipated sign of impact) by the Global Competitiveness Index, the GDP per capita and the (un)employment level of a country. It is also related (with an unexpected direction of impact) with the foreign market size and exports, as well as infrastructure. Our findings can be used by the policymakers of countries which wish to improve their competitiveness so as to steer the determining variables in the desired directions and approach their desired competitiveness levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».